Как создать ИИ-продукт для образования за 7 шагов — от идеи до MVP
Рынок EdTech меняется на глазах: вузы, школы и онлайн-образование ищут решения, которые оптимизируют процессы и экономят время. ИИ-продукты здесь — не просто тренд, а реальная потребность. В этой статье расскажу, как за 7 шагов запустить MVP ИИ-продукта для образования, который можно монетизировать.
1. Найдите боль аудитории
Продукт должен решать конкретную проблему:
- Преподавателям нужно меньше времени на рутинные задачи — проверка работ, создание тестов.
- Студентам нужен быстрый доступ к объяснениям сложных тем и персонализированному обучению.
- Вузам — автоматизация образовательных процессов и улучшение качества обучения.
Примеры востребованных продуктов:
- ИИ-ассистент для проверки и оценки работ.
- Генератор персонализированных учебных программ.
- Интерактивный ИИ-репетитор, который «обучает» на основе заданного материала.
2. Определите минимальный функционал (MVP)
Запускать сразу сложный продукт дорого и бессмысленно. Начните с минимального функционала, который покажет полезность:
- Проверка текстов на ошибки и логические несоответствия.
- Генерация тестов по загруженному материалу.
- Подбор курсов и учебных треков на основе интересов студента.
Пример: если вы делаете ИИ-репетитор, первый MVP — это чат-бот, который отвечает на вопросы на основе загруженного текста.
3. Подготовьте технологический стек
Для большинства образовательных ИИ-продуктов можно использовать готовые решения:
- GPT API (OpenAI, YandexGPT) — для генерации текстов и ответов.
- Python — основной язык для backend-части.
- FastAPI или Flask — для создания API.
- Streamlit — быстрая разработка интерфейса для MVP.
- PostgreSQL или SQLite — для хранения данных.
4. Напишите промпты для модели
Промтинг — это искусство. Тщательно продумайте, как будет взаимодействовать ваш продукт с GPT-моделью. Примеры промптов для ИИ-репетитора:
- "Объясни концепцию чего-то простым языком и приведи 3 примера".
- "Сгенерируй тест из 5 вопросов на основе этого материала: [текст]".
Тестируйте промпты на разных вводных данных, чтобы модель генерировала максимально качественные ответы.
5. Соберите MVP
На этом этапе объедините backend, API и интерфейс. Для примера, возьмём генератор тестов:
- Пользователь загружает учебный материал.
- Backend передаёт материал в GPT API с промптом.
- Полученные вопросы сохраняются в базе данных и выводятся пользователю через интерфейс.
6. Запустите и получите обратную связь
Выведите MVP на тестовую аудиторию: преподавателей, студентов или учебные центры. Спросите, что работает, а что нужно улучшить:
- Полезны ли ответы?
- Хватает ли функционала?
- Какие задачи ещё можно автоматизировать?
7. Масштабируйте и добавляйте функции
После успешного тестирования добавляйте новые функции:
- Автоматическая проверка работ с оценкой.
- Генерация персонализированных рекомендаций по курсам.
- Поддержка голосового ввода и диалога.
В этом блоге я также буду подробно разбирать кейсы внедрения ИИ в различных компаниях, новости технологий и то, как можно применять ИИ для личной эффективности.
А еще мы собираем сообщество тех, кто создаёт и зарабатывает на ИИ-продуктах. В нашем Telegram-канале — практические кейсы, разборы и обсуждения. Присоединяйтесь и запускайте свои проекты быстрее: